import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('mnist_model1.h5')

from PIL import Image
import numpy as np

# 假设你有一个PIL图像对象叫做new_image
new_image = Image.open('E:\\mnist_jpg\\test_1_2.jpg').convert('L')  # 转换为灰度
new_image = new_image.resize((28, 28))  # 缩放到28x28

# 将图像数据转换为numpy数组，并归一化
new_image_array = np.array(new_image) / 255.0
new_image_array = new_image_array.reshape(1, 28, 28, 1)  # 重塑并添加通道维度

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(new_image_array)

# 获取最可能的数字
predicted_digit = np.argmax(predictions, axis=1)
print(f"The predicted digit is: {predicted_digit[0]}")